随着人工智能技术的快速发展，AI生成内容的版权问题逐渐浮出水面，尤其是在大型语言模型（LLM）训练数据的使用方面，越来越多的公司和创作者开始意识到，这个看似技术性的问题，背后却涉及着巨大的商业利益和法律争议。

大型语言模型的“幻觉”现象

近期，DeepSeek V3等人工智能模型的“幻觉”现象引发了广泛关注。从技术角度来看，这种“幻觉”往往源于模型训练数据的污染。大型语言模型的训练，依赖于从互联网收集的大量文本数据，包括新闻、文章、博客、论坛等信息，模型通过学习这些数据中的语言模式、结构和知识，获得生成类似文本的能力。

然而，如果在训练数据中混入了某个特定模型（如GPT-4）生成的文本内容，新的模型就有可能学到该模型的“说话方式”或“思维模式”，这可能会导致其在某些情境下出现与原模型类似的特征，进而产生所谓的“幻觉”。DeepSeek V3很可能就面临了这种情况：互联网上大量由GPT-4生成的文本被无意间当作训练数据使用，最终导致该模型的“幻觉”现象。

但技术问题并非本文的核心，我们更关心的是，这种现象暴露出的行业深层次问题——AI内容的版权认定与使用问题。随着AI生成的内容在各行各业中得到广泛应用，传统内容创作者的利益正面临前所未有的挑战。

AI内容的版权困局

AI生成内容的版权问题早已成为业界热议的话题。传统的版权法建立在“独创性”和“人类创作”的基础之上，但AI生成内容的独创性和归属问题依然模糊不清。在这个“训练数据”来源广泛的时代，AI学习过程中的数据来源、数据所有权、内容使用权等问题亟待明确。

以OpenAI和微软为代表的AI公司，在与《纽约时报》等内容创作者的诉讼中，已显现出版权界限的争议。内容创作者的担忧不无道理：当AI学习并生成大量基于公开内容的文本或创作时，原作者的权益是否受到侵害？现有的版权法律体系能否适应这一新型的创作方式？

如果AI模型在未经允许的情况下，使用了原作者的作品（无论是文本、图片、音频还是视频），这种“抄袭”行为显然违背了创作者的权益。现有的法律框架对此尚未做出有效回应，而对于AI的“学习”与人类“借鉴”之间的界限，法律上缺乏明确规定。

“Created by Humans”：解决之道？

在这一背景下，Scribd联合创始人Trip Adler的项目“Created by Humans”提出了一种可能的解决方案。这个项目有点类似于欧美版的“视觉中国”，旨在让创作者将自己的作品版权出售给AI公司，进而为AI模型的训练提供合法授权。这种方式与当年Spotify为音乐产业所做的版权解决方案类似，通过构建一种新的商业模式，平衡各方利益。

目前，“Created by Humans”主要聚焦图书版权，但它的成功与否将对AI内容生成的版权问题产生深远影响。如何将这一模式扩展到其他类型的内容（如图片、音频、视频等），是未来面临的一个重大挑战。尽管如此，该平台的出现为我们提供了一个可能的前景：通过建立一个公平的交易平台，创作者可以获得公正的回报，而AI公司则可以获得合法授权的数据，避免了“抄袭”行为的发生。

规则与“奶酪”：创作者的困境

然而，AI对“语料”的使用，目前依然处于一个无人监管的“旷野”。AI公司通常在未经明确授权的情况下，使用大量公开内容作为训练数据，导致创作者在这一过程中缺乏话语权和议价能力。随着AI技术的不断发展，越来越多的创作者发现，他们的作品正以各种方式被AI模型“剽窃”，而自己却无法获得应有的回报。

在这一不对称的较量中，传统内容创作者的利益正面临前所未有的侵蚀。AI模型的训练过程与人类创作的“借鉴”行为之间的界限十分模糊：当AI生成的文本、图像或音频类似于某个创作者的作品时，究竟应该归属于谁？创作者的“奶酪”正悄然被蚕食，而这一问题的解决迫在眉睫。

博弈才刚刚开始

AI生成内容的版权问题，不仅是一个技术问题，更是一个涉及伦理、法律和商业的复杂议题。在这个新的“奶酪战争”中，AI公司和内容创作者的博弈才刚刚开始。如何在技术进步和创作者权益之间找到平衡，将是未来数年内产业和法律界亟待解决的问题。

当前，AI技术的迅速发展已经让我们进入了一个前所未有的时代。我们无法回避的是，AI内容生成的快速普及将对现有的创作模式、商业模式和法律体系带来深远的影响。未来的版权制度或许需要从根本上进行改革，建立起一套适应AI技术的版权规则，确保创作者能够在这个新的时代中获得应有的权益。同时，AI公司也需要在合法合规的框架下开展业务，共同推动AI产业的健康发展。

在这一过程中，“Created by Humans”模式或许只是一个开始，更多创新的商业模式和法律框架将成为解决这一问题的关键。

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